Staff MLOps Engineer - Ingénieur(e) MLOps expert(e) (niveau Staff)
About the role
NBCUniversal is one of the world's leading media and entertainment companies. We create world-class content, which we distribute across our portfolio of film, television, and streaming, and bring to life through our global theme park destinations, consumer products, and experiences. We own and operate leading entertainment and news brands, including NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, NBC Local Stations, Bravo, and Peacock, our premium ad-supported streaming service. We produce and distribute premier filmed entertainment and programming through our powerhouse film and television studios, including Universal Pictures, DreamWorks Animation, and Focus Features, and the four global television studios under the Universal Studio Group banner, and operate industry-leading theme parks and experiences around the world through Universal Destinations & Experiences, including Universal Orlando Resort, home to Universal Epic Universe, and Universal Studios Hollywood. NBCUniversal is a subsidiary of Comcast Corporation. Visit www.nbcuniversal.com for more information.
Our impact is rooted in improving the communities where our employees, customers, and audiences live and work. We have a rich tradition of giving back and ensuring our employees have the opportunity to serve their communities. We champion an inclusive culture and strive to attract and develop a talented workforce to create and deliver a wide range of content reflecting our world.
NBCUniversal est l’un des leaders mondiaux du secteur des médias et du divertissement. Nous créons des contenus d’exception, que nous diffusons à travers notre portefeuille de films, de programmes télévisés et de services de streaming, et que nous donnons vie grâce à nos parcs à thème internationaux, nos produits grand public et nos expériences. Nous détenons et exploitons des marques de premier plan dans les domaines du divertissement et de l’information, notamment NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, les chaînes locales NBC, Bravo et Peacock, notre service de streaming premium financé par la publicité. Nous produisons et distribuons des films et des programmes de divertissement de premier ordre grâce à nos puissants studios de cinéma et de télévision, notamment Universal Pictures, DreamWorks Animation et Focus Features, ainsi qu’aux quatre studios de télévision mondiaux regroupés sous la bannière Universal Studio Group. Nous exploitons également des parcs à thème et des expériences de premier plan à travers le monde via Universal Destinations & Experiences, notamment l’Universal Orlando Resort, qui abrite l’Universal Epic Universe, et Universal Studios Hollywood. NBCUniversal est une filiale de Comcast Corporation. Rendez-vous sur www.nbcuniversal.com pour plus d’informations.
Notre impact repose sur l’amélioration des communautés dans lesquelles vivent et travaillent nos employés, nos clients et nos publics. Nous avons une riche tradition d’engagement social et veillons à ce que nos employés aient la possibilité de s’investir au sein de leurs communautés. Nous défendons une culture inclusive et nous nous efforçons d’attirer et de former une main-d’œuvre talentueuse afin de créer et de proposer un large éventail de contenus reflétant notre monde.
Job Description
We are seeking a Staff MLOps Engineer with experience building and scaling infrastructure for large 2D and 3D media datasets. In this role, you will develop and own the backbone of our machine learning lifecycle, ensuring that data pipelines are automated, reproducible, and highly performant at scale.
You will work on enabling seamless model training, deployment, and monitoring across complex, multimodal systems, supporting the evolution of cutting-edge AI/ML applications.
Nous sommes à la recherche d’un(e) ingénieur(e) MLOps expert(e) ayant de l’expérience dans la conception et la mise à l’échelle d’infrastructures pour de grands ensembles de données multimédias 2D et 3D. Dans ce rôle, vous développerez et serez responsable des fondements du cycle de vie de l’apprentissage automatique, en veillant à ce que les pipelines de données soient automatisés, reproductibles et performants à grande échelle.
Vous contribuerez à l’entraînement, au déploiement et au suivi des modèles au sein de systèmes multimodaux complexes, soutenant ainsi le développement d’applications d’IA/AA de pointe.
Key Responsibilities
Cross-Functional Coordination: Work with partner ML and Annotation engineers and TPMs to spec out infrastructure and training requirements. Pipeline Automation: Design and maintain robust CI/CD and CT (Continuous Training) pipelines for complex multimodal models. Data Lifecycle Management: Implement versioning and storage strategies for massive 2D/3D datasets to ensure reproducibility and high-throughput access. Monitoring & Observability: Deploy and manage systems for monitoring model performance and data drift in production environments. Responsabilités principales
Collaboration interfonctionnelle : Collaborer avec les ingénieurs ML, les équipes d’annotation et les TPM afin de définir les besoins en infrastructure et en entraînement. Automatisation des pipelines : Concevoir, déployer et maintenir des pipelines CI/CD et d’entraînement continu (CT) pour des systèmes d’apprentissage automatique multimodaux. Gestion du cycle de vie des données : Mettre en place des stratégies de stockage et de versionnement pour des ensembles de données 2D/3D à grande échelle afin d’assurer la reproductibilité et un accès efficace. Surveillance et observabilité : Développer et gérer des systèmes permettant de surveiller la performance des modèles, détecter la dérive des données et garantir la fiabilité en production.
Qualifications
Master's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or a related field Minimum of 5+ years of relevant industry experience, ideally within a fast-paced, high-growth tech environment. Professional Experience: Proven experience as an MLOps Engineer in a fast-paced environment in applied machine learning. Industry Context: Prior experience in industries with complex multi-disciplinary teams such as robotics, smart grids, precision agriculture, game development, or aerospace. Technical Proficiency:
Core Tools: Fluency with Python, Git, and the Unix shell. Containerization & Orchestration: Deep familiarity with Docker, Kubernetes, and workflow orchestrators (e.g., Airflow, Prefect, or Kubeflow) Ecosystem: Familiarity with collaborative tools such as Jira/Confluence, Slack and a Git server. Strong Mathematical Background: Preferred for understanding the resource demands of 3D data transformations. Attributes:
Conscientiousness: High attention to detail regarding system reliability and data security. Systems Thinking: Ability to translate abstract ML requirements into concrete, scalable cloud or on-prem infrastructure
Maîtrise en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine connexe. Minimum de 5 ans d’expérience pertinente en industrie, idéalement dans un environnement technologique dynamique et en forte croissance. Expérience démontrée en tant qu’ingénieur(e) MLOps dans des environnements d’apprentissage automatique appliqué. Une expérience dans des secteurs multidisciplinaires tels que la robotique, les réseaux intelligents, l’agriculture de précision, les jeux vidéo ou l’aérospatiale est fortement valorisée. Compétences techniques
Outils principaux : Excellente maîtrise de Python, Git et des environnements Unix. Conteneurisation et orchestration : Expertise approfondie avec Docker, Kubernetes et des outils d’orchestration de workflows (ex. : Airflow, Prefect, Kubeflow). Écosystème : Familiarité avec des outils tels que Jira, Confluence, Slack et les workflows collaboratifs basés sur Git. Bases mathématiques (atout) : Compréhension des concepts mathématiques liés au traitement de données 3D à grande échelle et à l’optimisation des systèmes. Qualités recherchées
Rigueur : Grande attention aux détails, avec un accent sur la fiabilité des systèmes, l’évolutivité et la sécurité des données. Pensée systémique : Capacité à traduire des besoins ML abstraits en solutions d’infrastructure concrètes et évolutives (cloud ou sur site).
Additional Information
As part of our selection process, external candidates may be required to attend an in-person interview with an NBCUniversal employee at one of our locations prior to a hiring decision. NBCUniversal's policy is to provide equal employment opportunities to all applicants and employees without regard to race, color, religion, creed, gender, gender identity or expression, age, national origin or ancestry, citizenship, disability, sexual orientation, marital status, pregnancy, veteran status, membership in the uniformed services, genetic information, or any other basis protected by applicable law.
If you are a qualified individual with a disability or a disabled veteran and require support throughout the application and/or recruitment process as a result of your disability, you have the right to request a reasonable accommodation. You can submit your request to AccessibilitySupport@nbcuni.com.
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About the role
NBCUniversal is one of the world's leading media and entertainment companies. We create world-class content, which we distribute across our portfolio of film, television, and streaming, and bring to life through our global theme park destinations, consumer products, and experiences. We own and operate leading entertainment and news brands, including NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, NBC Local Stations, Bravo, and Peacock, our premium ad-supported streaming service. We produce and distribute premier filmed entertainment and programming through our powerhouse film and television studios, including Universal Pictures, DreamWorks Animation, and Focus Features, and the four global television studios under the Universal Studio Group banner, and operate industry-leading theme parks and experiences around the world through Universal Destinations & Experiences, including Universal Orlando Resort, home to Universal Epic Universe, and Universal Studios Hollywood. NBCUniversal is a subsidiary of Comcast Corporation. Visit www.nbcuniversal.com for more information.
Our impact is rooted in improving the communities where our employees, customers, and audiences live and work. We have a rich tradition of giving back and ensuring our employees have the opportunity to serve their communities. We champion an inclusive culture and strive to attract and develop a talented workforce to create and deliver a wide range of content reflecting our world.
NBCUniversal est l’un des leaders mondiaux du secteur des médias et du divertissement. Nous créons des contenus d’exception, que nous diffusons à travers notre portefeuille de films, de programmes télévisés et de services de streaming, et que nous donnons vie grâce à nos parcs à thème internationaux, nos produits grand public et nos expériences. Nous détenons et exploitons des marques de premier plan dans les domaines du divertissement et de l’information, notamment NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, les chaînes locales NBC, Bravo et Peacock, notre service de streaming premium financé par la publicité. Nous produisons et distribuons des films et des programmes de divertissement de premier ordre grâce à nos puissants studios de cinéma et de télévision, notamment Universal Pictures, DreamWorks Animation et Focus Features, ainsi qu’aux quatre studios de télévision mondiaux regroupés sous la bannière Universal Studio Group. Nous exploitons également des parcs à thème et des expériences de premier plan à travers le monde via Universal Destinations & Experiences, notamment l’Universal Orlando Resort, qui abrite l’Universal Epic Universe, et Universal Studios Hollywood. NBCUniversal est une filiale de Comcast Corporation. Rendez-vous sur www.nbcuniversal.com pour plus d’informations.
Notre impact repose sur l’amélioration des communautés dans lesquelles vivent et travaillent nos employés, nos clients et nos publics. Nous avons une riche tradition d’engagement social et veillons à ce que nos employés aient la possibilité de s’investir au sein de leurs communautés. Nous défendons une culture inclusive et nous nous efforçons d’attirer et de former une main-d’œuvre talentueuse afin de créer et de proposer un large éventail de contenus reflétant notre monde.
Job Description
We are seeking a Staff MLOps Engineer with experience building and scaling infrastructure for large 2D and 3D media datasets. In this role, you will develop and own the backbone of our machine learning lifecycle, ensuring that data pipelines are automated, reproducible, and highly performant at scale.
You will work on enabling seamless model training, deployment, and monitoring across complex, multimodal systems, supporting the evolution of cutting-edge AI/ML applications.
Nous sommes à la recherche d’un(e) ingénieur(e) MLOps expert(e) ayant de l’expérience dans la conception et la mise à l’échelle d’infrastructures pour de grands ensembles de données multimédias 2D et 3D. Dans ce rôle, vous développerez et serez responsable des fondements du cycle de vie de l’apprentissage automatique, en veillant à ce que les pipelines de données soient automatisés, reproductibles et performants à grande échelle.
Vous contribuerez à l’entraînement, au déploiement et au suivi des modèles au sein de systèmes multimodaux complexes, soutenant ainsi le développement d’applications d’IA/AA de pointe.
Key Responsibilities
Cross-Functional Coordination: Work with partner ML and Annotation engineers and TPMs to spec out infrastructure and training requirements. Pipeline Automation: Design and maintain robust CI/CD and CT (Continuous Training) pipelines for complex multimodal models. Data Lifecycle Management: Implement versioning and storage strategies for massive 2D/3D datasets to ensure reproducibility and high-throughput access. Monitoring & Observability: Deploy and manage systems for monitoring model performance and data drift in production environments. Responsabilités principales
Collaboration interfonctionnelle : Collaborer avec les ingénieurs ML, les équipes d’annotation et les TPM afin de définir les besoins en infrastructure et en entraînement. Automatisation des pipelines : Concevoir, déployer et maintenir des pipelines CI/CD et d’entraînement continu (CT) pour des systèmes d’apprentissage automatique multimodaux. Gestion du cycle de vie des données : Mettre en place des stratégies de stockage et de versionnement pour des ensembles de données 2D/3D à grande échelle afin d’assurer la reproductibilité et un accès efficace. Surveillance et observabilité : Développer et gérer des systèmes permettant de surveiller la performance des modèles, détecter la dérive des données et garantir la fiabilité en production.
Qualifications
Master's degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or a related field Minimum of 5+ years of relevant industry experience, ideally within a fast-paced, high-growth tech environment. Professional Experience: Proven experience as an MLOps Engineer in a fast-paced environment in applied machine learning. Industry Context: Prior experience in industries with complex multi-disciplinary teams such as robotics, smart grids, precision agriculture, game development, or aerospace. Technical Proficiency:
Core Tools: Fluency with Python, Git, and the Unix shell. Containerization & Orchestration: Deep familiarity with Docker, Kubernetes, and workflow orchestrators (e.g., Airflow, Prefect, or Kubeflow) Ecosystem: Familiarity with collaborative tools such as Jira/Confluence, Slack and a Git server. Strong Mathematical Background: Preferred for understanding the resource demands of 3D data transformations. Attributes:
Conscientiousness: High attention to detail regarding system reliability and data security. Systems Thinking: Ability to translate abstract ML requirements into concrete, scalable cloud or on-prem infrastructure
Maîtrise en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine connexe. Minimum de 5 ans d’expérience pertinente en industrie, idéalement dans un environnement technologique dynamique et en forte croissance. Expérience démontrée en tant qu’ingénieur(e) MLOps dans des environnements d’apprentissage automatique appliqué. Une expérience dans des secteurs multidisciplinaires tels que la robotique, les réseaux intelligents, l’agriculture de précision, les jeux vidéo ou l’aérospatiale est fortement valorisée. Compétences techniques
Outils principaux : Excellente maîtrise de Python, Git et des environnements Unix. Conteneurisation et orchestration : Expertise approfondie avec Docker, Kubernetes et des outils d’orchestration de workflows (ex. : Airflow, Prefect, Kubeflow). Écosystème : Familiarité avec des outils tels que Jira, Confluence, Slack et les workflows collaboratifs basés sur Git. Bases mathématiques (atout) : Compréhension des concepts mathématiques liés au traitement de données 3D à grande échelle et à l’optimisation des systèmes. Qualités recherchées
Rigueur : Grande attention aux détails, avec un accent sur la fiabilité des systèmes, l’évolutivité et la sécurité des données. Pensée systémique : Capacité à traduire des besoins ML abstraits en solutions d’infrastructure concrètes et évolutives (cloud ou sur site).
Additional Information
As part of our selection process, external candidates may be required to attend an in-person interview with an NBCUniversal employee at one of our locations prior to a hiring decision. NBCUniversal's policy is to provide equal employment opportunities to all applicants and employees without regard to race, color, religion, creed, gender, gender identity or expression, age, national origin or ancestry, citizenship, disability, sexual orientation, marital status, pregnancy, veteran status, membership in the uniformed services, genetic information, or any other basis protected by applicable law.
If you are a qualified individual with a disability or a disabled veteran and require support throughout the application and/or recruitment process as a result of your disability, you have the right to request a reasonable accommodation. You can submit your request to AccessibilitySupport@nbcuni.com.